实战深度强化学习DQN-理论和实践

1、Q-learning回顾

Q-learning 的 算法过程如下图所示:

在Q-learning中,我们维护一张Q值表,表的维数为:状态数S * 动作数A,表中每个数代表在当前状态S下可以采用动作A可以获得的未来收益的折现和。我们不断的迭代我们的Q值表使其最终收敛,然后根据Q值表我们就可以在每个状态下选取一个最优策略。

Q值表的更新公式为:

公式中,Q(S,A) 我们可以称做Q估计值,即我们当前估计的Q值,而:

称为Q-target,即我们使用贝尔曼方程加贪心策略认为实际应该得到的奖励,我们的目标就是使我们的Q值不断的接近Q-target值。

2、深度Q网络(Deep - Q - Network)

2.1 DQN简介

为什么会出现DQN呢

在普通的Q-learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高时可使用Q-Table储存每个状态动作对的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不现实。

两篇DQN奠基之作

[1]Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

[2]Human-level control through deep reinforcement learning

如何将原始的Q-learning转换成深度学习问题

将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,相近的状态得到相近的输出动作。如下式,通过更新参数 θ 使Q函数逼近最优Q值 。因此,DQN就是要设计一个神经网络结构,通过函数来拟合Q值,即:

2.2 DL和RL结合带来的问题

1、DL需要大量带标签的样本进行监督学习;RL只有reward返回值,而且伴随着噪声,延迟(过了几十毫秒才返回),稀疏(很多State的reward是0)等问题;

2、DL的样本独立;RL前后state状态相关;

3、DL目标分布固定;RL的分布一直变化,比如你玩一个游戏,一个关卡和下一个关卡的状态分布是不同的,所以训练好了前一个关卡,下一个关卡又要重新训练;

4、过往的研究表明,使用非线性网络表示值函数时出现不稳定等问题。

2.3 DQN解决问题方法

那么DQN是如何解决上述问题的呢?

1、通过Q-Learning使用reward来构造标签(对应问题1)

2、通过experience replay(经验池)的方法来解决相关性及非静态分布问题(对应问题2、3)

3、使用一个神经网络产生当前Q值,使用另外一个神经网络产生Target Q值(对应问题4)

构造标签

对于函数优化问题,监督学习的一般方法是先确定Loss Function,然后求梯度,使用随机梯度下降等方法更新参数。DQN则基于Q-Learning来确定Loss Function。我们想要使q-target值和q-eval值相差越小越好。DQN中的损失函数是:

这里yi是根据上一个迭代周期或者说target-net网络的参数计算出的q-target值,跟当前网络结构中的参数无关,yi的计算如下:

这样,整个目标函数就可以通过随机梯度下降方法来进行优化:

经验回放

经验池的功能主要是解决相关性及非静态分布问题。具体做法是把每个时间步agent与环境交互得到的转移样本 (st,at,rt,st+1) 储存到回放记忆单元,要训练时就随机拿出一些(minibatch)来训练。(其实就是将游戏的过程打成碎片存储,训练时随机抽取就避免了相关性问题)

双网络结构

在Nature 2015版本的DQN中提出了这个改进,使用另一个网络(这里称为target_net)产生Target Q值。具体地,Q(s,a;θi) 表示当前网络eval_net的输出,用来评估当前状态动作对的值函数;Q(s,a;θ−i) 表示target_net的输出,代入上面求 TargetQ 值的公式中得到目标Q值。根据上面的Loss Function更新eval_net的参数,每经过N轮迭代,将MainNet的参数复制给target_net。

引入target_net后,再一段时间里目标Q值使保持不变的,一定程度降低了当前Q值和目标Q值的相关性,提高了算法稳定性。

2.4 DQN算法流程

NIPS 2013版

Nature 2015版

可以看到,两版的DQN都使用了经验池,而2015版的DQN增加了target-net,提高了算法稳定性。

3、DQN实现DEMO

找了很多DQN的例子,有原版的实现Atari的,也有Flappy Bird的,但是最简单的还是莫烦大神的Demo,github地址是:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow。

在介绍整个Demo前,我们介绍两种DQN的实现方式,一种是将s和a输入到网络,得到q值,另一种是只将s输入到网络,输出为s和每个a结合的q值。这里莫烦大神的代码采取了后一种方式。

如果你对DQN的原理有比较深刻的认识,那么读莫烦大神的代码也并不是十分困难。这里我们想要实现的效果类似于寻宝。

其中,红色的方块代表寻宝人,黑色的方块代表陷阱,黄色的方块代表宝藏,我们的目标就是让寻宝人找到最终的宝藏。

这里,我们的状态可以用横纵坐标表示,而动作有上下左右四个动作。使用tkinter来做这样一个动画效果。宝藏的奖励是1,陷阱的奖励是-1,而其他时候的奖励都为0。

接下来,我们重点看一下我们DQN相关的代码。

定义相关输入

这了,我们用s代表当前状态,用a代表当前状态下采取的动作,r代表获得的奖励,s_代表转移后的状态。

经验池

双网络结构

target_net和eval_net的网络结构必须保持一致,这里我们使用的是两层全链接的神经网络,值得注意的一点是对于eval_net来说,网络的输入是当前的状态s,而对target_net网络来说,网络的输入是下一个状态s_,因为target_net的输出要根据贝尔曼公式计算q-target值,即

代码如下:

每隔一定的步数,我们就要将target_net中的参数复制到eval_net中:

计算损失并优化

首先,对于eval_net来说,我们只要得到当前的网络输出即可,但是我们定义的网络输出是四个动作对应的q-eval值,我们要根据实际的a来选择对应的q-eval值,这一部分的代码如下:

中间有几个函数不太了解的,上面都有详细的注释,如果还不是很理解的话,大家可以百度或者阅读相应函数的源码。

对于target_net网络来说,我们要根据下面的式子来计算q-target值:

第一部分的R我们是已经得到了的,剩下的就是根据贪心策略选择四个输出中最大的一个即可:

接下来,我们就可以定义我们的损失函数并选择优化器进行优化:

网络的训练

每隔一定的步数,我们就要将eval_net中的参数复制到target_net中,同时我们要从经验池中选择batch大小的数据输入到网络中进行训练。

剩下的代码就不介绍啦,大家不妨去github上fork大神的代码,跟着进行练习,相信会对DQN的原理有一个更进一步的认识。

4、参考文献

1、深度强化学习——DQN:http://blog.csdn.net/u013236946/article/details/72871858

2、莫烦的github:https://github.com/MorvanZhou/Reinforcement-learning-with-tensorflow

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180227G01K1500?refer=cp_1026
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